論文の概要: Distributed Inner-Product Estimation for Continuous-Variable Quantum States
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.40141v1
- Date: Thu, 29 Oct 2026 14:31:26 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-11-02 08:11:04.576979
- Title: Distributed Inner-Product Estimation for Continuous-Variable Quantum States
- Title(参考訳): 連続可変量子状態の分散内積推定
- Abstract要約: 共有位相設定と古典通信における局所ホモダイン測定のみを用いたCV-DIPEプロトコルを開発した。
完全内積を推定するための明示的な有限サンプル保証と十分なコピーカウントを導出する。
ガウス状態と非ガウス状態の数値シミュレーションでは、トランケーションバイアスと統計的誤差のバランスが示されている。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 16.909349815092863
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Distributed inner product estimation (DIPE) is a fundamental task in quantum information, aiming to estimate the inner product between two unknown quantum states prepared on distributed quantum platforms. For multimode continuous-variable (CV) systems, the infinite-dimensional Hilbert space poses an additional challenge. In this work, we develop a CV-DIPE protocol using only local homodyne measurements at shared phase settings and classical communication. Under a known bound on the mean energy per mode, we derive explicit finite-sample guarantees and sufficient copy counts for estimating the full inner product to prescribed accuracy and confidence. The energy constraint yields an inverse-square truncation-bias bound, while Gaussian structure strengthens the tail control to exponential decay and improves the resulting accuracy scaling. Numerical simulations with Gaussian and non-Gaussian states illustrate the balance between truncation bias and statistical error and its dependence on mode number and energy. Our results enable independent CV platforms to benchmark their state preparations against one another, even when neither state admits a tractable classical description.
- Abstract(参考訳): 分散内部積推定(DIPE)は、分散量子プラットフォーム上に作成された2つの未知の量子状態の間の内部積を推定することを目的とした、量子情報の基本的なタスクである。
多モード連続変数 (CV) 系に対して、無限次元ヒルベルト空間はさらなる挑戦をもたらす。
本研究では,共有位相設定と古典通信における局所ホモダイン測定のみを用いたCV-DIPEプロトコルを開発する。
モード毎の平均エネルギーの既知バウンドの下では、明示的な有限サンプル保証と、完全な内積を所定の精度と信頼性に推定するための十分なコピーカウントを導出する。
エネルギー制約は逆二乗トラニケーション-バイアス境界となり、ガウス構造はテール制御を指数減衰に強化し、その結果の精度のスケーリングを改善する。
ガウス状態と非ガウス状態の数値シミュレーションでは、トランケーションバイアスと統計誤差のバランスと、モード数とエネルギーへの依存性が示されている。
いずれの州も古典的な記述を許容していない場合でも,独立CVプラットフォームは,それぞれの状態準備を相互にベンチマークすることができる。
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